En este apartado, se analiza la obra “La Regenta” de Leopoldo Alas Clarín a partir de diferentes técnicas de análisis de contenido. Se tratan, en su mayor parte, de acercamientos estadísticos o cuantitativos a los textos literarios. Por lo tanto, representan una visión limitada de la obra y solo complementaria a la lectura y el análisis cualitativo detenido de la misma.
Nos acercaremos al texto, primero, intentando descubrir cuáles palabras se destacan, sus frecuencias y distribuciones. Luego, analizaremos la obra desde la perspectiva de los personajes, sus relaciones y sus apariciones en la obra.
Las palabras que cuentan
El primer paso del análisis consiste en cargar los datos que hemos preparado en la sección de preparación de los datos y convertirlo en un objeto de tipo corpus. Para ello, emplearemos el paquete de R llamado quanteda, que resulta bastante completo para el análisis de contenido.
El código abajo carga los datos en la memoria, los convierte en un corpus y muestra algunas estadísticas básicas de los capítulos de la obra, como el número de palabras (tokens), el número de palabras únicas (types) y la cantidad de frases.
Code
# carga los datos de "La Regenta"load("../textos/Regenta.RData")# carga el paquete quanteda para # algunos análisislibrary(quanteda)# carga el paquete reactable que# permitirá mostrar los resultados en# una tabla interactivalibrary(reactable)# Elimina el título y el prólogoregc <- regc[3:nrow(regc),]# convierte en un documento corpuscp <-corpus(regc, text_field ="texto")# define los capítulos como nombre# de los documentosdocnames(cp) <- regc$capitulo# muestra estadísticas básicas de# cada capítuloreactable(summary(cp))
Vemos que los treinta capítulos de la obra tienen una extensión que va de poco más de ocho mil hasta aproximadamente veintiún mil palabras. No resulta nada sorprendente que las palabras únicas y el número de frases varíen de forma proporcional.
Frecuencias de palabras
El próximo paso consiste en convertir el corpus en una matriz de términos. Para ello, primero convertimos los textos en tokens, que son las palabras individuales de los textos. Luego, eliminamos las palabras vacías (stopwords) y las palabras que no aportan información, como los números y los signos de puntuación. Este objeto será luego empleado en diversas técnicas de análisis de contenido.
Code
# convierte en tokens y remueve# punctuación, símbolos y númerostk <-tokens(cp, remove_punct =TRUE, remove_numbers =TRUE, remove_symbols =TRUE)# Elimina las palabras vacíastk <-tokens_remove(tk, stopwords("es"))
Para poder explorar cuáles palabras se destacan en la obra podemos emplear una técnica llamada análisis de frecuencia de palabras. En este caso, crearemos una matriz de términos de documentos (document-feature matrix), que es una representación matricial de los textos en la que las filas representan los documentos y las columnas las palabras. Cada celda de la matriz contiene el número de veces que una palabra aparece en un documento.
El código abajo crea la matriz y convierte todos los términos en minúsculas para facilitar el cuenteo. Luego, muestra las cincuenta palabras más frecuentes en la obra.
Code
# convierte en una matriz de términosdtm <-dfm(tk, tolower =TRUE)# muestra las 50 palabras más frecuentestopfeatures(dtm, 50)
don si ana usted magistral aquella aquel álvaro
1789 1164 894 822 767 758 731 488
víctor casa regenta señor vetusta allí ser después
487 477 467 458 455 446 430 415
decía doña vez mesía podía ahora bien ojos
414 411 390 372 368 361 349 346
fermín así iba dos quería dijo siempre menos
345 344 333 330 328 325 325 322
mismo hombre tan vida dios veces quintanar mundo
318 314 312 311 309 305 303 285
mujer todas sabía ver tiempo alma día parecía
284 279 279 279 278 275 271 267
amor aquello
267 265
En este caso, hemos considerado palabras aisladas, pero podemos repetir el análisis con bigramas o trigramas, que son secuencias de dos o tres palabras consecutivas. Estas combinaciones permiten encontrar secuencias de ideas que pueden revelar ciertos contenidos o patrones en el texto.
Code
bi <-tokens_ngrams(tk, n =2)# convierte en una matriz de términosdtm <-dfm(bi)# muestra los 50 bigramas más frecuentestopfeatures(dtm, 50)
¿Qué vemos en los resultados de los bigramas y trigramas? El primer patrón que emerge es la presencia de nombres de personajes, como “don Víctor Quintanar”, “don Álvaro” o “do Fermín”. También aparecen nombres de lugares, como “Vetusta” o “Santa Cruz”. Por último, encontramos algunas secuencias que parecen describir acciones o situaciones, como “señor marqués” o “señor don Fermín”.
Colocaciones
Otro recurso útil a la hora de explorar los términos más frecuentes en un texto proviene de las colocaciones. Las colocaciones son secuencias de palabras que aparecen juntas con más frecuencia de lo que se esperaría por azar. En otras palabras, son secuencias de palabras que tienen un significado especial o que se emplean en un contexto específico.
El código abajo emplea la función textstat_collocations del paquete quanteda.textstats para encontrar las colocaciones más frecuentes en el texto1. En este caso, hemos considerado solo las colocaciones que aparecen al menos diez veces en el texto.
Code
# Carga el paquetelibrary(quanteda.textstats)# Encuentra las colocacionescol <-textstat_collocations(tk, min_count =10)# Muestra los resultadosreactable(col, resizable =TRUE, wrap=F)
Como hemos podido ver, vuelven a aparecer los nombres de los personajes, lugares, pero ahora también llaman la atención algunos términos que indican frecuencia (algunas veces, muchas veces, dos tres, cada día) o hacen referencia al tiempo (aquel momento, aquella tarde, media hora). Estos términos pueden ser útiles para entender el contexto en el que se desarrolla la obra.
Palabras-clave
Otro recurso que disponemos para examinar el contenido de un texto es el análisis de palabras-clave. Podemos interesarnos por un tema o concepto específico y buscar en qué contexto aparece en el texto. En este caso, vamos a buscar la palabra “adulterio” y ver en qué contexto aparece en la obra.
Una estrategia sería ver cuántas veces aparece “adulterio” en la novela, pero eso no nos daría mucha información sobre el contexto en el que se emplea. Por eso, vamos a emplear la función kwic (keyword in context) del paquete quanteda para buscar la palabra en el texto y ver en qué contexto aparece.
El resultado es una tabla que muestra la palabra “adulterio” y las palabras que la rodean en el texto. De esta manera, podemos entender mejor cómo se emplea la palabra en la obra y qué significado tiene en el contexto de la novela.
Code
# Carga el paquetelibrary(quanteda)# recreamos los tokens# sin remover la puntuación# o los stopwordstk <-tokens(cp)# Busca la palabra "adulterio" en# su contextokw_amor <-kwic(tk, pattern ="adulterio")# Muestra los resultadosreactable(kw_amor, resizable =TRUE, wrap=F)
Saltan a la vista los calificativos y acciones que se revelan cuando se analiza el contexto de “adulterio”. Se ven atributos como “repugnante”, “infame”, “ominoso”, “escándalo”. También acciones que se asocian como respuesta al adulterio: “vengar”, “duelo”, “batirme”. En pocas palabras, se nota el rechazo social al adulterio y se puede fácilmente imaginar un desaforado cornudo, pistola en mano, buscando venganza.
Podemos emplear un tipo de visualización de datos llamado árbol de palabras para representar gráficamente el contexto en el que aparece la palabra “adulterio”. En este caso, vamos a emplear la función wordtree del paquete tenet para crear un árbol de palabras que muestre las palabras que aparecen antes y después de “adulterio” en el texto. No obstante, como hemos visto, la palabra “adulterio” no aparece muchas veces en la novela, por lo que el árbol de palabras no será muy complejo ni tampoco interesante. Probemos algo más picante, que salga el “amor”.
Code
library(tenet)wordtree(cp, "amor")
Ahora las cosas se ponen más interesantes. Vemos que las palabras cambian de tamaño según su frecuencia, de modo que sabemos que “amor de” resulta más común que “amor del”, por ejemplo.
Pero, ¿qué palabras debo elegir? ¿Cómo sé cuáles son las más relevantes? Para responder a estas preguntas, podemos emplear una técnica llamada keyness. Esta técnica compara la frecuencia de una palabra en un texto con su frecuencia en otro texto de referencia. Si la palabra aparece poco en el texto de referencia, entonces debería aparecer poco en el texto elegido. Si no es así, tenemos una palabra clave, entendida como un término cuya frecuencia resulta muy superior a la esperada.
El capítulo 8 de la novela es una delicia para emplear esa técnica. Se trata de un pasaje que contiene la descripción de una merienda en la casa de la marquesa de Vegallana y sus “preparativos” en la cocina. Emplearemos la función textstat_keyness del paquete quanteda.textstats para encontrar las palabras clave.
Code
# Cargamos los paquetes necesarioslibrary(quanteda.textstats)library(quanteda.textplots)# Volvemos a crear los tokens# sin puntos ni stopwords# convierte en tokens y remueve# punctuación, símbolos y númerostk <-tokens(cp, remove_punct =TRUE, remove_numbers =TRUE, remove_symbols =TRUE)# Elimina las palabras vacíastk <-tokens_remove(tk, stopwords("es"))# Creamos la matriz de frecuencia# de términosdtm <-dfm(tk)# Calculamos la estadística, # considerando el capítulo 8 como# objetivo y el resto de la novela# como referenciakey <-textstat_keyness(dtm, target ="08")# Visualizamos los resultadostextplot_keyness(key)
Las palabras asociadas a la comida se destacan: cocina, despensa, cocinero, fogón, pinche, merienda, almíbares. También se destacan palabras asociadas a la nobleza: marques, marquesa, regencia, así como el lugar de las tertulias (el salón amarillo). De otro lado, vemos las palabras que está fuera: Magistral, Fermín, Víctor, Ana, Quintanar, que son personajes que no aparecen en el capítulo 8 o apenas lo hacen.
Podemos añadir información empleando la función plotKeyness del paquete tenet para visualizar los resultados de una manera interactiva y bidimensional. Nos interesa saber, además del chi2, la frecuencia de las palabras. No es lo mismo una palabra rara que aparece poco que otra que no resulta tan común en la obra, pero que se emplea mucho en el capítulo en cuestión.
Code
# carga el paquetelibrary(tenet)# crea el gráficoplotKeyness(cp, ref.cat="08")
De ese modo, las palabras que se encuentren lo más lejos del eje horizontal y vertical serán las más específicas del capítulo. Por otra parte, aquellas que se encuentren más a la derecha, so. las más frecuentes en el capítulo 8. Por lo tanto, términos como “visita”, “cocina”, “marqués” se destacan tanto por su particular incidencia en el capítulo, como por su alta frecuencia. También vemos en rojo las palabras empleadas menos que lo esperado.
Si queremos analizar cuáles son las expresiones de peso en los demás capítulos, basta cambiar el argumento ref.cat por el número del capítulo que nos interese. Estos pasos exploratorios nos permiten tener una idea de los temas y personajes que aparecen en cada capítulo y, por consiguiente, de las palabras clave que los caracterizan.
Codificación temática
Entendemos por codificación temática el proceso de análisis de un texto con el propósito de identificar ideas, conceptos y temas recurrentes. Se utiliza de forma amplia en las ciencias sociales, como la sociología o la antropología, para analizar entrevistas, encuestas o documentos. En este caso, vamos a emplear la codificación temática para identificar los temas y conceptos que aparecen en la novela.
Como temas, por ejemplo, podemos tener el tiempo (las estaciones del año, el paso del tiempo, el momento del día, las fiestas religiosas), el espacio (el hogar, los ambientes de interacción social, la iglesia), la familia (los padres, los hijos, los hermanos), la sociedad (los nobles, los plebeyos, los campesinos), entre otros.
La forma más tradicional de codificación temática consiste en imprimir los documentos, leerlos detenidamente y realizar marcas o anotaciones en los márgenes. Sin embargo, en la era digital, podemos emplear herramientas de análisis de texto que nos ayudan a llevar a cabo esta tarea de forma más rápida y eficiente. Los diccionarios (o léxicos) son una de las más comunes.
El uso de diccionarios
Un diccionario corresponde a un conjunto de palabras clave asociados a un tema. Por ejemplo, cuando pienso en la familia, me vienen a la mente palabras como “padre”, “madre”, “hijo”, “hermano”, “hermana”,“tío”, “tía”, “abuelo”, “abuela”. Algunos más radicales incluirían los cuñados y parientes más lejanos. Si lo expresara de forma algorítmica sería algo así:
Al buscar esas palabras en uno o varios textos, sabré que se menciona de alguna manera la familia y, principalmente, dónde y cuántas veces.
Abajo hemos creado un diccionario con palabras clave asociadas a diferentes temas. En este caso, hemos considerado la familia, la sociedad, la iglesia, la economía, los sentimientos, el misticismo, el adulterio, el espacio y el tiempo.
Luego, utilizo la función tagCorpus del paquete tenet para etiquetar de forma automática los textos con las palabras clave del diccionario frase a frase. Este procedimiento también me dice cuál es la categoría o tema más importante encontrado en la frase, cuáles son todos los temas encontrados, la cantidad de categorías y el número de palabras clave coincidentes. También permite filtrar y reordenar los resultados.
Code
# Crea un diccionario con palabras clave# sobre algunos temas de interés en la# noveladic <-dictionary(list(familia=c("padre", "madre", "hijo", "hija", "hermano", "hermana"),sociedad=c("vetustense","puebl","ciudad","conversa","amig","noble","arist"),iglesia=c("cura","obispo","sacerdo","confesión","religión","religios","canónig","capilla"),economia=c("dinero","deuda","negoci","trabaj","fortuna","\\brico","\\brica"),sentimientos=c("culpa","alegr","\\bamor\\b","remordimiento","ridículo","vergüenza","triste"),misticismo=c("Fermín de Pas","Fermín","\\bde Pas\\b","magistral", "espirit","dios"),adulterio=c("Álvaro","Mesía","adulte","amante","Presidente del", "marido", "placer", "pasión", "amante","amorío"),espacio=c("casino","catedral","vivero","\\bcasa\\b","espolón","teatro"),tiempo=c("otoño","verano","invierno","primavera","semana santa","navidad","\\bdía\\b","noche","tarde","la mañana","madrugada") ))# Carga el paquete tenetlibrary(tenet)# Genera el etiquetado de # las frases según el diccionariotagCorpus(cp, dic, reshape.to ="sentence", defaultPageSize =3)
El resultado son frases palabras pintadas de distintos colores de acuerdo con los temas a que pertenecen, como si hubiesen sido resaltadas con un marcador. De ese modo, se pude realizar una lectura rápida y visual de la incidencia de los temas en el texto, manteniendo todo el contexto de la obra.
Ubicación de temas en el texto
La tabla anterior resulta muy útil si queremos examinar las palabras en su contexto y regresar al documento para entender mejor cómo se utilizan. Sin embargo, si queremos tener una visión general de la distribución de los temas en el texto, podemos utilizar un gráfico de dispersión léxica. Se trata de una técnica de visualización de datos que representa un texto como un intervalor cortado por puntos o líneas verticales que corresponden a las palabras clave encontradas.
La función plotLexDiv del paquete tenet permite generar un gráfico de dispersión léxica que muestra la distribución de las palabras clave en el texto coloreadas por tema del diccionario. No se recomienda utilizar muchas categorías en un solo gráfico, puesto que la visualización se vuelve confusa y resulta muy difícil identificar patrones.
El siguiente código genera un gráfico de dispersión léxica, utilizando un diccionario con palabras clave asociadas a los temas de espacio y tiempo.
Code
# Crea un diccionario solo# con dos temas: espacio y tiempodicf <-dictionary(list(espacio=c("casino","catedral","vivero","casa","espolón","teatro","calle","plaza","Paseo de Verano","salón","tertulia"),tiempo=c("otoño","verano","invierno","primavera","semana santa","navidad","\\bdía\\b","noche","tarde","la mañana","madrugada")))# Crea el gráfico de dispersión# léxicaplotLexDiv(cp, dicf, title ='La Regenta', subtitle ="Espacio y tiempo en la novela", palette = pal$cat.brewer.Dark2.8[c(1:4)])
Como podemos observar, las palabras clave relacionadas al espacio y tiempo se intercalan sin presentar un patrón claro. Por ello, sería útil realizar un análisis más detallado de los espacios (y de los tiempos) mencionados en la novela. Para ello, podemos utilizar la función filterWords del paquete tenet para seleccionar solo las palabras clave relacionadas al espacio y generar un gráfico de dispersión léxica interactivo que muestre la distribución de estos términos en el texto empleando la función plotSpike.
Creamos un nuevo diccionario con tres categorías analíticas del espacio: social, religioso y doméstico. El primer tipo reúne aquellos lugares de encuentro y diversión, como casinos, teatros y salones donde se da la interacción de los personajes nobles y de alta sociedad.
El segundo se encuentra representado por los lugares de culto, como catedrales y capillas. Son parte de los dominios de Fermín de Pas y su importancia en la trama viene de la fe que confesa Ana y su relación con el misticismo.
El tercero congrega el ambiente doméstico de carácter íntimo. Son lugares de vida cotidiana, como la casa, las habitaciones, la alcoba y las cocinas. Muchas de las escenas de la novela transcurren en estos espacios, donde se reflejan las angustias de Ana, como la expresión y transgresión de la intimidad del hogar.
Code
# Crea un diccionario solo sobre espacio,# con subcategorías más detalladasdicf <-dictionary(list(social=c("casino","teatro","espolón","Paseo de Verano","Paseo de los curas","calle","plaza","tertulia","salon"),religioso=c("catedral","capilla","sacristía","claustro","seminario"), doméstico=c("vivero","\\bcasa\\b","hogar","alcoba","habitación","cama","cocina","despensa")))# Filtra las palabras clave empleando# el nuevo diccionarioft <-filterWords(cp, dicf)# Añade la palabra capítulo al número# de los capítulos para facilitar la# lectura de los datosft$name <-paste0("Capítulo ",ft$name)# Genera el gráfico de dispersión léxica# circular interactivoplotSpike(ft, title ='Los espacios de "La Regenta"', subtitle ="Gráfico de dispersión léxica para distintos tipos de espacio.", palette = pal$cat.brewer.Dark2.8[c(1:4)],label.size =3, line.width =0.3, ring.col="black")
Ahora, los patrones quedan mucho más evidentes. Los espacios religiosos se destacan en los dos primeros capítulos de forma clara, así como en el capítulo 23. Además, es ahí donde termina la novela. Los ambientes domésticos, predominantes en los pasajes dedicados a la interacción con Ana, que se alternan con los espacios “sociales” en los que se desenvuelve la vida de la ciudad y de los demás personajes.
Peso de los temas
¿Cuál la importancia de cada tema en la obra? Para responder a esta pregunta, podemos calcular la prevalencia de los temas en el texto. El peso de un tema se calcula de dos maneras:
por la frecuencia absoluta - que consiste en solamente contar el número de palabras clave asociadas a ese tema en el texto; o
por la frecuencia relativa - obtenida dividiendo el número de palabras clave asociadas a ese tema por el número total de palabras en el texto. En ese sentido, representa una medida de densidad del tema.
Mientras que la frecuencia absoluta nos da una idea de la cantidad de veces que un tema es mencionado, la frecuencia relativa nos permite comparar la importancia de los temas en textos de diferente longitud.
Code
# La función countKeywords# cuenta las palabras clave de un# diccionario en un textoxy <-countKeywords(cp, dic, rel.freq = F, quietly =TRUE)# Elimina los términos no encontradosxy <- xy[xy$frequency>0,]# Elimina la variable de grupos# (no hay grupos en este caso)xy$groups <-NULL# Muestra los resultadosreactable(xy, resizable =TRUE)
Si ordenamos los valores de la frecuencia del mayor al menor, vemos que el misticismo y el adulterio aparecen entre los más frecuentes. El primero, por la presencia de Fermín de Pas y su relación con Ana, y el segundo, por la trama principal de la novela. El espacio de la casa también es relevante.
Sin embargo, la tabla no contiene información agregada por tema. Podríamos utilizar una función en R para agregar los resultados o emplear diferentes técnicas de visualización para comparar los temas. En este caso, utilizaremos un gráfico de redes jerárquicas para visualizar la relación entre los temas y su frecuencia en el texto.
Code
# Crea una red de temas con# los resultados obtenidosforceDirectedTree(xy,value_col ="frequency",max.radius =60,height=500)
Vemos círculos de distintos tamaños en el gráfico. Representan los grandes temas y su tamaño indica su peso en la novela. Cada uno posee un conjunto de otros círculos más pequeños de mismo color que indican la importancia de cada palabra clave dentro del tema. Así que el “Misticismo”, por ejemplo, aparece como el tema más relevante y “Magistral”, “Diós” y “Fermín” como sus palabras clave centrales. La economía, por otra parte, parece no importar mucho en Vetusta.
lo mismo se puede ver así:
Code
# Gráfico de VoronoiplotVoronoiTree(data = xy,value_col ="frequency")
dd
Personajes en lugar de temas
En primer lugar, creamos un diccionario con los personajes de la novela a partir de la lista de personajes de la novela elaborada por Argüeles (1984).
Juan Benito Argüelles - Nomina de personajes de “La Regenta”
dich <-dictionary(list(hombres=list(Alvaro=c("Álvaro Mesía","Álvaro","Mesía","presidente del casino"),Saturnino=c("Saturnino Bermúdez","Saturnino","Bermúdez","Saturno","Saturnillo"),Fermin=c("Magistral","Provisor","Fermín","De Pas","Fermín de Pas","Magistral"),Victor=c("Víctor","Víctor Quintanar","Quintanar"),Otros=c("Agustinito","Amadeo","Anacleto","Anselmo","Antero","Antón Raíces","Antonio","Barcaza","Basilio","Bautista","Bedoya","Belisario","Benítez","Bismark","Campillo","\\b[C]hato\\b","don Carlos","Peláez","Cayetano","Cayetano Ripamilán","Ripamilán","Celedonio","Colás","marqués de Corujedo","Frígilis","Crespo","Custodio","Olías de Cuervo","señor Cuervo","Diego","Escosura","\\b[E]studiante\\b","Pepe","Trabuco","Foja","Fortunato","Francisco de Asís","Francisco de Pas","Francisco de Osuna","Francisco Páez", "señor Páez", "señor de Páez","Francisco Carraspique","Froilán","don Frutos","Frutos Redondo","Fulgosio","Germán","Glocester","Restituto","señor Infanzón", "el Infanzón","Iriarte","Joaquinito","Juanito","Leando","Maroto","marqués de Vegallana","\\s{1}[M]arqués\\b","Martínez","Matías","Matiella","monaguillo","señor Orgaz","\\b[P]alma\\b","Paco","Paquito","Palomo","Rodríguez","Parcerisa","Pedro","\\b[P]erales\\b","Pinón","Pompeyo","Pompeyo Guimarán","Guimarán","Robustiano","señor Roque","Rosendo","don Santos","Sousa","Trifón","\\b[V]inagre\\b","Vinculete") ),mujeres=list(Ana=c("Ana","Anita","Regenta"),Obdulia=c("Obdulia","Obdulia Fandiño","Fandiño","Obdulita"),Otras=c("Agapita","Águeda","Angelina","Anuncita","doña Anuncia","Camila","Carolina","Señora de Infanzón", "la Infanzón","Celestina","Edelmira","Emma","Fabiolita","Fulgencia","Gertrudis","la González","Juana","Lola","doña Lucía","marquesa","Rufina","Olvido","doña Paula","Pepa","Guimarán, Perpétua","\\b[P]ilar\\b","Petra","doña Petronila","Ramona","\\bRita\\b","\\bRosa\\b","Rosita","Rudesinda","Servanda","Társila","\\b[T]eresa\\b","Teresina","Úrsula","Visitación","\\b[V]isita\\b","viuda del marqués de Corujedo") ) ))xp <-countKeywords(cp, dich, rel.freq = F, group.var ="capitulo",quietly =TRUE)# Agrega los resultados por los dos niveles# de código del diccionarioxx <-aggregate(list(frequency=xp$frequency), by=list(groups=xp$groups, level1=xp$level2), sum, na.rm=T)# Elimina los términos no encontrados# en el corpusxx <- xx[xx$frequency>0,]# Ordena por capítuloxx <- xx[order(xx$groups),]plotSankey(xx, from ="level1", to="groups", value ="frequency", opacity =0.05)
# Reorganiza el corpus según# sentencias o frasescs <-corpus_reshape(cp, "sentences")# Calcula la frecuencia en la# que dos codigos del mismo # diccionario aparecen juntos# en cada frased1 <-matchCodes(cs, dic, level =1, quietly=TRUE)# Ordena los resultados de mayor a menord1 <- d1[order(d1$value, decreasing = T),]plotChord(d1, from ="term1", to ="term2", value="value")
Ahora con los personajes
Creamos un diccionario con todos los personajes sin agregar.
Code
# diccionario de personajes# sin agregar en una categoría# otros y otrasdic.per <-dictionary(list(hombres=list(Alvaro=c("Álvaro Mesía","Álvaro","Mesía","presidente del casino"),Saturnino=c("Saturnino Bermúdez","Saturnino","Bermúdez","Saturno","Saturnillo"),Fermin=c("Magistral","Provisor","Fermín","De Pas","Fermín de Pas","Magistral"),Victor=c("Víctor","Víctor Quintanar","Quintanar"),Agustinito="Agustinito",Amadeo="Amadeo",Anacleto="Anacleto",Anselmo="Anselmo",Antero="Antero", Antón="Antón Raíces",Antonio="Antonio",Barcaza="Barcaza",Basilio="Basilio",Bautista="Bautista",Bedoya="Bedoya",Belisario="Belisario", Benítez="Benítez",Bismark="Bismark",Campillo=c("Campillo","\\b[C]hato\\b"),Carlos="Carlos",Pelaez="Peláez",Ripamilan=c("Cayetano","Cayetano Ripamilán","Ripamilán"),Celedonio="Celedonio", Colás="Colás",Corujedo="marqués de Corujedo", Frígilis=c("Frígilis","Crespo"),Custodio=c("Custodio"),Cuervo=c("Olías de Cuervo","señor Cuervo"),Diego="Diego",Escosura="Escosura",Estudiante=c("\\b[E]studiante\\b","Pepe","Trabuco"),Foja="Foja",Fortunato="Fortunato","Francisco de Asís"="Francisco de Asís","Francisco de Pas"="Francisco de Pas","Francisco de Osuma"="Francisco de Osuna", Páez=c("Francisco Páez", "señor Páez", "señor de Páez"),"Francisco Carraspique"="Francisco Carraspique", Froilán="Froilán",Frutos=c("don Frutos","Frutos Redondo"),Fulgosio="Fulgosio", Germán="Germán",Glocester=c("Glocester","Restituto"), Infanzón=c("señor Infanzón", "el Infanzón"),Iriarte="Iriarte",Joaquinito="Joaquinito",Juanito="Juanito",Leandro="Leando",Maroto="Maroto",Vegallana=c("marqués de Vegallana","\\s{1}[M]arqués\\b"), Martínez="Martínez", Matías="Matías",Matiella="Matiella",monaguillo="monaguillo","señor Orgaz"="señor Orgaz",Palma="\\b[P]alma\\b",Paquito=c("Paco","Paquito"),Palomo=c("Palomo","Rodríguez"),Parcerisa="Parcerisa",Pedro="Pedro",Perales="\\b[P]erales\\b", Pinón="Pinón",Pompeyo=c("Pompeyo","Pompeyo Guimarán","Guimarán"),Robustiano="Robustiano",Roque="señor Roque",Rosendo="Rosendo",Santos="don Santos",Sousa="Sousa", Trifón="Trifón",Vinagre="\\b[V]inagre\\b",Vinculete="Vinculete" ),mujeres=list(Ana=c("Ana","Anita","Regenta"),Obdulia=c("Obdulia","Obdulia Fandiño","Fandiño","Obdulita"),Agapita="Agapita", Águeda="Águeda",Angelina="Angelina", Anunciación=c("Anuncita","doña Anuncia"),Camila="Camila",Carolina=c("Carolina","Señora de Infanzón", "la Infanzón"),Celestina="Celestina",Edelmira="Edelmira",Emma="Emma",Fabiolita="Fabiolita",Fulgencia="Fulgencia",Gertrudis="Gertrudis","La González"="la González",Juana="Juana",Lola="Lola", Lucía="doña Lucía",Marquesa=c("marquesa","Rufina"),Olvido="Olvido",Paula="doña Paula",Pepa="Pepa", Perpétua="Guimarán, Perpétua",Pilar="\\b[P]ilar\\b",Petra="Petra",Petrolina="doña Petronila",Ramona="Ramona",Rita="\\bRita\\b",Rosa="\\bRosa\\b",Rosita="Rosita",Rudesinda="Rudesinda",Servanda="Servanda", Társila="Társila",Teresa="\\b[T]eresa\\b",Teresina="Teresina", Úrsula="Úrsula",Visita=c("Visitación","\\b[V]isita\\b"),"Viuda de Corujedo"="viuda del marqués de Corujedo" ) ))
Code
# Emplea el corpus organizado# según párrafoscpp <-corpus(regp, text_field ="texto")# Calcula la frecuencia en la# que dos códigos del mismo # diccionario aparecen juntos# en cada párrafod1 <-matchCodes(cpp, dic.per, level =2, quietly=TRUE)# Ordena los resultados de mayor a menord1 <- d1[order(d1$value, decreasing = T),]# Elimina las asociaciones con Anad1 <- d1[d1$term1!="Ana",]d1 <- d1[d1$term2!="Ana",]# Genera un gráfico de cuerdas# para visualizar las asociacionesplotChord(d1, from ="term1", to ="term2", value="value", elementId ="chord3")
El siguiente código genera una visualización de red para cada capítulo que muestra la frecuencia en que los personajes aparecen juntos en los mismos párrafos. Hemos elegido eliminar a Ana por dos motivos. Primero, para facilitar la visualización, puesto que se trata del personaje principal y que aparece relacionada a casi todos los demás. Segundo, y más importante, su ausencia nos permite observar las relaciones entre los demás personajes, que de otro modo quedarían opacadas por la presencia de Ana. Por ejemplo, de ese modo podemos ver mejor cuándo Fermín y Álvaro toman el centro de la narración o cuando otros personajes interesantes, como la marquesa, se destacan.
Code
# Carga los paquetes necesarioslibrary(network)library(sna)library(ggnetwork)library(ggplot2)# Crea una lista para guardar# los gráficos de red# de cada capítulopx <-list()# Para cada capítulofor(i in1:30){# Extrae el texto del capítulo c1 <- cp[i]# Reorganiza en párrafos c1 <-corpus_reshape(c1, to="paragraphs")# Calcula la frecuencia de los# personajes d1 <-matchCodes(c1, dic.per, level =2, quietly=TRUE)# Elimina a Ana para facilitar# la visualización d1 <- d1[d1$term1!="Ana",] d1 <- d1[d1$term2!="Ana",]# Ordena los resultados d1 <- d1[order(d1$value, decreasing = T),]# Crea una red n1 <-network(d1, directed = F)# Convierte en un layout# de red para la visualización gn <-ggnetwork(n1, layout ="kamadakawai", cell.jitter =0.75)# Genera el gráfico p <-ggplot(gn, aes(x = x, y = y, xend = xend, yend = yend)) +geom_edges(color ="grey90",aes(size=value), curvature=0.25) +geom_edges(size=0.1, curvature=0.25, color="purple") +geom_nodetext(aes(label = vertex.names),fontface ="bold")+theme_blank()+labs(title=paste0("**Capítulo ",i,"**"))+theme(plot.title = ggtext::element_markdown(size=15, color="darkgreen"), legend.position ="none",plot.margin=grid::unit(c(0.75,0.75,0.75,0.75), "cm"))# Almacena el gráfico en# la lista px[[i]] <- p}# Carga el paquete que# permitirá visualizar# las 30 redes en un# solo gráficolibrary(egg)# Organiza los gráficos# en tres columnas y diez# filasggarrange(plots=px, ncol=3, nrow=10)
Clusters, Análisis de correspondencia y escalonado de textos
Esta escala se podría interpretar de distintas maneras. Una de ellas es que los capítulos situados más a la izquierda representan una mayor intensidad de la vida social de Vetusta, mientras que aquellos más a la derecha se relacionan con la vida privada, íntima y la infancia de La Regenta.
También podríamos leer los resultados de acuerdo con el protagonismo o mayor centralidad de ciertos personajes según el punto de la escala. Más a la izquierda predominan los Marqueses, Álvaro Mesía (antes de su relación con Ana Ozores) y la sociedad vetustense. En el centro se sitúa Fermín de Pas, que se interpone entre la vida privada de Ana y la vida en sociedad. En la derecha encontramos a Víctor, su esposo, Álvaro (hechos consumados) y en el extremo, la familia de Ana, especialmente en su infancia.
De todas formas, ambas interpretaciones sugieren una dualidad entre la vida íntima y relativamente reservada de Ana en contraste con la vida social y pública de Vetusta. Los dos mundos se tocan en ocasiones concretas por intermedio de algunos actores que transitan dentre ellos, como Fermín de Pas o Álvaro Mesía.
References
Benito Argüelles, Juan. 1984. “Nómina de Personajes de "La Regenta".”Los Cuadernos Del Norte: Revista Cultural de La Caja de Ahorros de Asturias 5 (23): 10–18.
Footnotes
No nos detendremos aquí en explicar los detalles del cálculo de los indicadores. Cada técnica suele estar asociada a un artículo o referencia de ayuda que aclara el algoritmo. Para saber más sobre la función textstat_collocations, puedes consultar la ayuda en R ejecutando el comando help(textstat_collocations) de la consola de R.↩︎
